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Le document présente une architecture open source de Big Data destinée à l’informatique décisionnelle, en s’appuyant sur des bases de données et entrepôts pour l’analyse. Il aborde la transition datawarehouse vers datalake, compare les approches ETL et ELT, puis propose des services de données basés sur Kylin et Druid, incluant ingestion, stockage, transformation, indexation et visualisation. 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L3i  \nAlain BOUJU, Maître de Conférences HDR, Université de La Rochelle, Lab. L3i  \n,  \nDate du rapport : JUILLET 2018  \nClauses de confidentialité  \nLe rapport de recherche fourni reste la propriété du projet FEDER PLAIBDE.  \nLes informations, les données, les figures, les modèles, etc. contenues dans ce rapport sont strictement couvertes par le secret professionnel (article 226-13 du code pénal) . Conformément à l’article 34 de la loi « Informatique et Libertés », le destinataire dece rapport s’engage à prendre toutes précautions utiles afin de préserver la sécurité des informations et notamment d’empêcher qu’elles ne soient déformées, endommagées ou communiquées à des personnes non autorisées.  \nLe destinataire de ce rapport s’engage donc à respecter les obligations suivantes et à les faire respecter par son personnel :  \n— ne faire aucune copie du rapport, ni aucune publication publique (web et autre) sans l’accord préalable du consortium du projet PLAIBDE ;  \n— ne pas divulguer ce rapport à d’autres personnes, qu’il s’agisse de personnes privées ou publiques, physiques ou morales ;  \n— prendre toutes mesures permettant d’éviter toute utilisation détournée ou frauduleuse de ce rapport car il porte sur des contrats en cours d’exécution ;  \n— prendre toutes mesures de sécurité, notamment matérielles, pour assurer la conservation et l’intégrité de ce rapport.  \nLe consortium du projet PLAIBDE se réserve le droit de procéder à toute vérification qui lui paraîtrait utile pour constater le respect des obligations précitées.  \nEn cas de non-respect des dispositions précitées, la responsabilité du titulaire peut également être engagée sur la base des dispositions de l’article 226-17 du code pénal.  \nLa CNIL a publié un guide téléchargeable sur son site [Internet :](Internet : www. cnil. fr)[ www. cnil. fr](Internet : www. cnil. fr) relatif à la sécurité des données personnelles et qui présente un ensemble de préconisations sur la sécurisation des systèmes d’informations.  \nTable des matières  \n1 Introduction 5  \n1 L’entreprise aYaline . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5  \n2 Problèmes & Limitations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5  \n3 Périmètre de nos objectifs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6  \n4 Contexte experimental . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6  \n4.1 L’application VTiger pour la relation client . . . . . . . . . . . . . . 7  \n4.2 Entrepôts disponibles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7  \nL’entrepôt BI-CMT-Demandes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7  \nL’entrepôt BI-CMT-SIT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9  \n5 Organisation du travail ............................. 9  \n2 L’Informatique Décisionnelle à l’ère du Big Data 10  \n1 Du datawarehouse au datalake . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11  \n1.1 Généralités sur les data lakes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11  \nLe stockage des données dans le data lake . . . . . . . . . . . . . . 11  \nVers un stockage unifié ......................... 11  \n1.2 Avantages des data lakes ........................ 12  \nAnalyses plus riches et performantes ................. 12  \nFlexibilité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12  \n1.3 Les challenges liés aux data lakes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12  \n2 Le ETL traditionnel vs ELT du Big Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13  \n2.1 L’approche ETL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14  \n2.2 L’approche ELT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15  \n2.3 Deux paradi","cbCaiaMs3x9HCo8v","https://ap.wps.com/l/cbCaiaMs3x9HCo8v","pdf",1036015,34,"French","# Introduction\n## L’entreprise aYaline\n## Problèmes & Limitations\n## Périmètre de nos objectifs\n## Contexte experimental\n### L’application VTiger pour la relation client\n### Entrepôts disponibles\n### L’entrepôt BI-CMT-Demandes\n### L’entrepôt BI-CMT-SIT\n## Organisation du travail\n# L’Informatique Décisionnelle à l’ère du Big Data\n## Du datawarehouse au datalake\n## Le ETL traditionnel vs ELT du Big Data\n## Nos propositions\n# Architecture globale\n## Ingestion des données\n## Stockage et Transformation\n## Services de données\n# Service Kylin\n## Définition des modèles d’analyse\n## Création des schémas en étoile\n## Indexation dans Kylin\n## Visualisation des données\n# Service Druid\n## Définition des modèles d’analyse\n## Création des tables dénormalisées\n## Indexation dans Druid\n## Visualisation des données\n# Progression du travail\n## Mise en place de l’infrastructure\n## Implémentation de l’architecture","[{\"question\":\"Quel est l’objectif principal du rapport ?\",\"answer\":\"Le rapport décrit une architecture Big Data open source pour l’informatique décisionnelle, depuis le contexte expérimental jusqu’aux propositions et à l’implémentation.\"},{\"question\":\"Quelles technologies et services de données sont présentés ?\",\"answer\":\"Le document détaille deux services : Kylin et Druid, avec leurs modèles d’analyse, indexation et visualisation.\"},{\"question\":\"Quelle comparaison le rapport fait-il entre ETL et ELT ?\",\"answer\":\"Il oppose l’approche ETL et l’approche ELT du Big Data, afin d’illustrer deux paradigmes pour un objectif commun.\"}]","Rapport de 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